【摘 要】
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FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势,而D-S证据理论则在多传感器决策融合上具有优势,基于上述特点提出一种将FMM神经网络与D-S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法.仿真结果表明,该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性,提高对目标的识别率和系统的容错性.
【机 构】
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海军工程大学,信息与电气学院,湖北,武汉,430033
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FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势,而D-S证据理论则在多传感器决策融合上具有优势,基于上述特点提出一种将FMM神经网络与D-S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法.仿真结果表明,该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性,提高对目标的识别率和系统的容错性.
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